物流系統(tǒng)優(yōu)化是其降低供應鏈運營總成本的最顯著的商機所在。但是，物流系統(tǒng)優(yōu)化過程不僅要投入大量的資源，而且是一項需要付出巨大努力，克服困難和精心管理的過程。美國領先的貨運計劃解決方案供應商Velant公司的總裁和CEO　Don　Ratliff博士集30余年為企業(yè)提供貨運決策優(yōu)化解決方案的經驗，在2002年美國物流管理協(xié)會(CLM)年會上提出了“物流優(yōu)化的10項基本原則”，并認為通過物流決策和運營過程的優(yōu)化，企業(yè)可以獲得降低物流成本10%～40%的商業(yè)機會。這種成本的節(jié)約必然轉化為企業(yè)投資回報率的提高。

　　在目前激烈的市場競爭和通貨緊縮的經濟環(huán)境下，Don　Ratliff博士提出的企業(yè)物流系統(tǒng)優(yōu)化的10項基本原則無論是對正在尋找新的經濟增長點的制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)企業(yè)來說，還是對正在努力提升服務水平爭取更大市場份額的第三方物流(3PL)企業(yè)(包括物流和供應鏈管理應用軟件供應商和集成商)來說，均具有非常實際的操作性的指導意義。

　　目標——必須是定量而且可測評的

　　 制定目標是確定我們預期愿望的一種方法。要優(yōu)化某個事情或過程，就必須確定怎樣才能知道目標對象已經被優(yōu)化了。使用定量的目標，計算機就可以判斷一個物流計劃是否比另一個更好。企業(yè)管理層就可以知道優(yōu)化的過程是否能夠提供一個可接受的投資回報率。比如，一項送貨作業(yè)可能被確定的目標是“日常分攤的資產使用成本，燃料和維修成本，以及勞動力成本之和最小”。這些成本目標既定量，也容易測定。

　　模型——必須忠實地反映實際的物流過程

　　 建立模型是把物流運營要求和限制條件翻譯成計算機能夠理解和處理的某種東西的方法。例如，我們需要一個模型來反映貨物是如何通過組合裝上卡車的。一個非常簡單的模型，諸如發(fā)貨的總重量或總體積就能夠忠實地反映某些貨物的裝載要求，如大宗液體貨物。然而，如果總重量或總體積模型被用于往拖車上裝載新汽車，則該模型就會失效，因為它不能充分地反映實際的物流情況。比如，用“可運載45000磅汽車”來描述拖車的載貨能力就是不適用的。因為，拖車所能夠裝運汽車的數量取決于汽車的外形，拖車的結構，和其他一些因素。在這種情況下，如果使用簡單的重量或體積模型，許多計算機認為合適的載荷將無法實際裝車，而實際上更好的裝載方案會由于計算機認為不合適而被放棄。所以，如果模型不能忠實地反映裝載的過程，則由優(yōu)化系統(tǒng)給出的裝車解決方案要么無法實際執(zhí)行，要么在經濟上不合算。

　　數據——必須準確、及時和全面

　　 數據驅動了物流系統(tǒng)的優(yōu)化過程。如果數據不準確，或有關數據不能夠及時地輸入系統(tǒng)優(yōu)化模型，則由此產生的物流方案就是值得懷疑的。對必須產生可操作的物流方案的物流優(yōu)化過程來說，數據也必須全面和充分。例如，如果卡車的體積限制了載荷的話，使用每次發(fā)貨的重量數據就是不充分的。

　　集成——數據的自動傳遞要暢通

　　 因為對物流系統(tǒng)優(yōu)化來說，要同時考慮大量的數據，所以，系統(tǒng)的集成是非常重要的。比如，要優(yōu)化每天從倉庫向門店送貨的過程就需要考慮訂貨、客戶、卡車、駕駛員和道路條件等數據。人工輸入數據的方法，哪怕是只輸入很少量的數據，也會由于太花時間和太容易出錯而不能對系統(tǒng)優(yōu)化形成支持。

　　表述方式——必須簡單，便于執(zhí)行、管理和控制

　　 由物流優(yōu)化技術給出的解決方案，除非現場操作人員能夠執(zhí)行，管理人員能夠確認預期的投資回報已經實現，否則就是不成功的?，F場操作要求指令簡單明了，要容易理解和執(zhí)行。管理人員則要求有關優(yōu)化方案及其實施效果在時間和資產利用等方面的關鍵標桿信息更綜合、更集中。

　　算法——算法必須靈活　　

　　 不同物流優(yōu)化技術之間最大的差別就在于算法的不同(借助于計算機的過程處理方法通常能夠找到最佳物流方案)。每一種物流優(yōu)化技術都具有某種特點。為了在合理的時間段內給出物流優(yōu)化解決方案就必須借助于優(yōu)化的算法來進一步開發(fā)優(yōu)化技術。因此，關鍵的問題是：(1) 物流優(yōu)化系統(tǒng)的分析人員必須認可和理解不同物流優(yōu)化技術的問題結構。(2)所使用的優(yōu)化算法應該具有彈性，它們能夠“調整”到可以利用這些特定問題結構的狀態(tài)。物流優(yōu)化問題存在著大量的可能解決方案(如，對于40票零擔貨運的發(fā)貨來說，存在著1萬億種可能的裝載組合)。如果不能利用特定的問題結構來計算，則意味著要么算法將根據某些不可靠的近似計算給出一個方案，要么就是計算的時間極長(也許是無限長)。

　　計算——平臺容量必須足夠，以便縮短計算時間

　　 因為任何一個現實的物流問題都存在著大量可能的解決方案，所以，任何一個具有一定規(guī)模的問題都需要相當的計算能力支持。這樣的計算能力應該使得優(yōu)化技術既能夠找到最佳物流方案，也能夠在合理的時間內給出最佳方案。顯然，對在日常執(zhí)行環(huán)境中運行的優(yōu)化技術來說，它必須在幾分鐘或幾小時內給出物流優(yōu)化方案(而不是花幾天的計算時間)。采取動用眾多計算機同時計算的強大的集群服務和并行結構的優(yōu)化算法，可以比使用PC機或基于工作站技術的算法更快地給出更好的物流優(yōu)化解決方案。

　　人員--物流系統(tǒng)優(yōu)化人員必須具備建模、數據收集和優(yōu)化方案所需的技術專長

　　 優(yōu)化技術是“火箭科學”，希望火箭發(fā)射后能夠良好地運行而沒有“火箭科學家”來保持它的狀態(tài)是沒有可能的。這些專家必須確保數據和模型的正確，必須確保技術系統(tǒng)在按照設計的狀態(tài)工作。如果缺乏具有適當技術專長和領導經驗的人的組織管理，復雜的數據模型和軟件系統(tǒng)要正常運行并獲得必要的支持是不可能的。沒有他們的大量的工作，物流優(yōu)化系統(tǒng)就難以達到預期的目標。

　　過程——必須支持優(yōu)化并能夠持續(xù)改進

　　 物流優(yōu)化需要應對大量的在運營過程中出現的問題。物流目標、規(guī)則和過程的改變是系統(tǒng)的常態(tài)。所以，不僅要求系統(tǒng)化的數據監(jiān)測方法、模型結構和算法等能夠適應變化，而且要求他們能夠捕捉機遇并促使系統(tǒng)變革。如果不能在實際的商務運行過程中對物流優(yōu)化技術實施監(jiān)測、支持和持續(xù)的改進，就必然導致優(yōu)化技術的潛力不能獲得充分的發(fā)揮，或者只能使其成為“擺設”。

　　投資回報——必須是可以證實的而且考慮技術、人員和操作的總成本

　　 物流系統(tǒng)優(yōu)化從來就不是免費的午餐。它要求大量的技術和人力資源投入。要證實物流系統(tǒng)優(yōu)化的投資回報率，必須把握兩件事情：

　　一是誠實地估計全部的優(yōu)化成本；二是將優(yōu)化技術給出的解決方案逐條與標桿替代方案進行比較。

　　在計算成本的時候，企業(yè)對使用物流優(yōu)化技術的運營成本存在著強烈的低估現象，尤其是在企業(yè)購買的是“供業(yè)余愛好者自己開發(fā)使用”的基于PC的軟件包的情況下。這時要求企業(yè)擁有一支訓練有素的使用者團隊和開發(fā)支持人員在實際運行的過程中調試技術系統(tǒng)。在這種情況下，實際的年度運營成本極少有低于技術采購初始成本的(如軟件使用許可費、工具費等)。如果物流優(yōu)化解決方案的總成本在第二年是下降的，則很可能該解決方案的質量也會成比例的下降。

　　在計算回報的時候，要確定物流優(yōu)化技術系統(tǒng)的使用效果，必須做三件事：一是在實施優(yōu)化方案之前根據關鍵績效指標測定基準狀態(tài)。二是將實施物流優(yōu)化技術解決方案以后的結果與基準狀態(tài)進行比較。三是對物流優(yōu)化技術系統(tǒng)的績效進行定期的評審。

　　要準確地計算投資回報率必須采用良好的方法來確定基準狀態(tài)，必須對所投入的技術和人力成本有透徹的了解，必須測評實際改進的程度，還必須持續(xù)地監(jiān)測系統(tǒng)的行為績效。但是，因為績效數據很少直接可得，而且監(jiān)測過程需要不間斷地實施，所以，幾乎沒有哪個公司能夠真正了解其物流優(yōu)化解決方案的實際效果。

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